UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Procesamiento del Lenguaje Natural
Contenido: BLOQUE 2. Tratamiento del texto basado en lingüística
Guía de Estudio: TEMA 6. Semántica léxica
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Procesamiento del Lenguaje Natural
Contenido: BLOQUE 2. Tratamiento del texto basado en lingüística
Guía de Estudio: TEMA 6. Semántica léxica
a. Introducción y objetivos
La semántica léxica es una subdisciplina de la lingüística que se enfoca en el estudio del
significado de las palabras. En el contexto de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del
lenguaje natural (PLN), la semántica léxica es fundamental para la comprensión y generación de
texto por parte de las máquinas. El objetivo de esta guía es proporcionar una comprensión
avanzada y técnica de los conceptos clave en la semántica léxica, incluyendo el significado de las
palabras, las relaciones entre los sentidos de las palabras, la desambiguación del sentido de las
palabras y la similitud entre palabras. Además, se discutirán las características, ventajas y
desventajas de cada uno de estos conceptos, así como recomendaciones para su aplicación en
IA.
b. Significado de las palabras
Definición: El significado de las palabras se refiere a la información que una palabra transmite en
un contexto específico. En semántica léxica, esto abarca tanto el significado denotativo (literal)
como el connotativo (asociativo).
Características:
Polisemia: Una palabra puede tener múltiples significados.
Monosemia: Una palabra tiene un único significado.
Sinonimia: Diferentes palabras pueden tener significados similares.
Antonimia: Palabras que tienen significados opuestos.
Ventajas:
Permite una comprensión más rica y precisa del lenguaje.
Facilita el desarrollo de modelos de PLN más sofisticados.
Desventajas:
La polisemia puede complicar la interpretación correcta del texto.
Las variaciones culturales y lingüísticas pueden afectar el significado.
Recomendaciones:
Utilizar diccionarios y bases de datos semánticas como WordNet para enriquecer los
modelos de IA.
Implementar técnicas de aprendizaje profundo para capturar matices del significado.
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